Cải thiện biểu đồ
Để biểu đồ dễ đọc hơn, chúng ta cần đạt được hai mục tiêu:
- Sắp xếp lại các cột theo thứ tự tăng dần.
- Thêm nhãn vào biểu đồ tương ứng với tên các đặc trưng.
Để làm điều này, chúng ta sẽ tận dụng khả năng đánh chỉ mục của NumPy. Phương thức .argsort() sắp xếp một mảng và trả về các chỉ số. Chúng ta sẽ dùng các chỉ số này để đạt cả hai mục tiêu.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích Marketing: Dự đoán Khách hàng Rời bỏ bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính các chỉ số đã được sắp xếp của
importancesbằng cách dùngnp.argsort()trênimportances. - Tạo các nhãn đã sắp xếp bằng cách truy cập các cột của
Xvà đánh chỉ mục theosorted_index. - Vẽ biểu đồ bằng cách đánh chỉ mục
importancesvớisorted_indexvà chỉ định đối số từ khóatick_label=labels.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Sort importances
sorted_index = ____(____)
# Create labels
labels = X.columns[____]
# Clear current plot
plt.clf()
# Create plot
plt.barh(range(X.shape[1]), importances[____], tick_label=____)
plt.show()